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Enregistrement W4413270506 · doi:10.1093/brain/awaf307

Brain signatures of nociplastic pain: Fibromyalgia Index and descending modulation at population level

2025· article· en· W4413270506 sur OpenAlexfundno aff
Eoin Kelleher, Frederik Lange, Vishvarani Wanigasekera, Trishna Rathod‐Mistry, Thomas E. Nichols, Ben Seymour, Irene Tracey, Andrew R. Segerdahl, Anushka Soni

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medical Sciences, Tarbiat Modares UniversityMedical Research CouncilVersus ArthritisNational Institute for Health and Care ResearchPfizer UKMedical Research Council CanadaDepartment of Health and Social CareWellcome TrustPfizer
Mots-clésFibromyalgiaPopulationMedicinePhysical medicine and rehabilitationNeurosciencePsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nociplastic pain is defined by altered nociceptive processing in the absence of clear peripheral damage or somatosensory lesions. The Fibromyalgia Index (FMI), derived from the 2016 diagnostic criteria, is increasingly used as a marker of nociplastic pain severity in clinical studies, yet its neurobiological validity remains untested at scale. Using multimodal neuroimaging data from over 40 000 participants in UK Biobank, we examined whether FMI scores were associated with altered functional and structural connectivity within the descending pain modulatory system (DPMS), a brain network involved in endogenous pain control and implicated in nociplastic pain conditions. Functional connectivity was assessed using resting-state functional MRI (rfMRI), and structural connectivity using diffusion-weighted MRI (dMRI) tractography. Connectivity was quantified between seven DPMS regions: periaqueductal grey (PAG), rostral ventromedial medulla (RVM), hypothalamus, amygdala, rostral and subgenual anterior cingulate cortex (rACC, sgACC), and dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC). Multi-group structural equation models tested associations between FMI scores and connectivity, stratified by chronic pain status. Mediation models evaluated which aspects of nociplastic pain accounted for the observed associations: widespread pain and SPACE symptoms (sleep disturbance, pain, affect, cognitive problems, and low energy). To assess specificity, we repeated analyses using the Douleur Neuropathique 4 (DN4), a measure of neuropathic pain, and average pain intensity as comparison outcomes. In 22 139 individuals with chronic pain (58% female; mean age 64.8, standard deviation 7.59), FMI scores were associated with altered structural connectivity between the PAG and amygdala [β = 0.023, 95% confidence interval (CI): 0.0087 to 0.039; Pcorr = 0.0125] and between the PAG and hypothalamus (β = -0.029, 95% CI: -0.043 to -0.015; Pcorr = 0.0013). Functional connectivity in the same circuits showed smaller effects. These associations were not observed in individuals without chronic pain. Mediation analyses revealed that PAG-amygdala and PAG-hypothalamus connectivity were partially explained by fatigue, sleep duration, and widespread pain. DPMS connectivity was not significantly associated with neuropathic pain or average pain intensity. These findings suggest that FMI scores reflect biologically meaningful changes in brain connectivity, particularly in subcortical DPMS circuits implicated in affective and homeostatic dimensions of pain. Structural connectivity was more strongly associated with FMI than functional measures, possibly reflecting cumulative effects of chronic pain on white matter architecture. The absence of similar associations for other pain outcomes supports the specificity of FMI as a marker of nociplastic pain severity. These results provide a neurobiological basis for the FMI and support its use in population research and biomarker development for nociplastic pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
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Résumé présentoui

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